知识项目管理和网路行销.PPTVIP

* * 知識管理和網路行銷 ▓知識管理定義。 ▓知識管理和網路行銷。 ▓知識型的網路行銷。 在農業時代內，主要的關鍵要素是天然資源、勞動力、土地等經濟活動；在工業時代內，主要的關鍵要素是有形資產（設備）、資金等經濟活動；而在知識時代內，就如同管理大師彼得．杜拉克所提出的「知識」將取代土地、勞動、資本、機器設備等。 Dorothy教授認為組織若要建立一個創新平台，應該將主要的創新活動落實於平時，從共同解決問題、執行並整合新技術及工具、實驗和原型試製、輸入和吸收外部知識與向市場學習等四個構面切入 Dorothy知識創新活動四構面 學習的層級區分為個人學習、團體或團隊學習和組織學習三層： ◆個人學習：係指個人藉由自我學習、觀察和專家的指導下，來改變其習慣、態度、價值與技能的過程。 ◆團體或團隊學習：在團隊的學習知識管理下，來改變其知識的增加、技術與能力的改善。 ◆組織學習：藉由整個組織的共識和內部改善的學習，來促進整體技術與生產力的提昇。 學習型組織的過程有三種層次： ◆單回饋學習： 為單方向的學習，在假設目標、政策是正確合宜下，而不牽涉到行動方案?所產生影響的價值思考，組織成員期望只調整其行動方案和學習過程，來達成組織目標，是一種效率取向或短期效能取向的學習。 ◆雙回饋學習： 為雙方向的學習，同時調整其行動方案和學習過程，及組織目標規範，以使組織適應新情勢，這種做到雙回饋的學習才是真正的學習型組織。 ◆再學習： 再學習的重點是根本於單、雙回饋學習的基礎之上，亦即組織學習能以過去的經驗和問題作為整體學習的基礎，並進一步整合既有的學習成果，以因應組織所面臨的各種挑戰，進而提升組織知識能力。 ?[S1]請說明 技術軌跡（Technology Trajectory）概念，技術軌跡是指基於這些技術典範的基礎，所形成的日常解決問題的形式，認為技術變動可分為現有軌跡內變動，以及在現有技術軌跡外的變動。 Teece(1996；1997)提出技術發展通常具有某種特定的路徑相同程度，且會受到特定技術典範（Technology Paradigm）的影響，亦即在某些特定的問題上，基於現有的科學原理及方法選擇所推導出的解決方式。 知識特性分類 知識回饋在整個知識管理的衡量績效架構是非常重要的，它扮演將衡量結果回饋到企業功能上，並做為知識管理流程的改善依據。例如以新產品開發為例，在消費者使用產品後，若發現問題將會回應給售後服務單位，故在售後服務單位的資訊回饋，能協助新產品開發學習早先就產品的缺失，進而避免再發生同樣的錯誤，以便對未來新產品的功能品質來做改進。 在以新產品開發流程而言，可採用知識螺旋觀點，所謂知識螺旋觀點是指共同化模式、外化模式、結合模式、內化模式等四個互相交叉的運作，使得產品的知識創造可在高適應性和彈性下不斷反覆循環，以達到發揮乘數效果。 取得外部知識 專家顧問 輸入和吸收外部知識與向市場學習 邊觀察邊學習 在職訓練 內化模式 試製 雛型 實驗和原形試製 資料庫 網路應用 結合模式 軟體工具 企業流程方法 執行與整合新技術與工具 專業知識技術報告 研討活動 群組軟體 外化模式 面對面會議分享 共同作業平台 共同解決問題 跨領域的輪調 跨部門達成同樣目標 師徒制度 腦力激盪活動 共同化模式 Dorothy Nonaka　 知識發現流程包含下列五個階段，如圖16-7所示： ◆資料選取（Data Selection） 收集和了解應用領域以及使用者的需求後，應用相關的選取技術，由資料收集的範圍內選取出與分析目標相關的資料，以建立出往後欲分析的資料集。 ◆前置處理（Data Pre-processing） 資料的前置處理在知識發現流程中扮演舉足輕重的角色，其結果也往往影響實證結果的評估。它是從上述的選取資料集內去除不正確資料、處理缺失資料、定義資料型態以及資料綱要等，故資料的前置處理後，會得到資料的淨化和結構化。 ◆資料轉換（Data Transformation） 在資料的前置處理後，其資料範圍更符合接近知識發現的目標資料集，這時就利用多維度法或資料轉換法，來轉換出特定目標的資料集。 ◆資料挖掘礦（Data Mining） 將轉換後的資料依據欲探索問題來進行資料挖掘。 ◆評估與解譯結果（Evaluation/Interpretation） 根據資料挖掘後，所得出的結果模型來決定如何對結果做分析與評估。 知識發現流程